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Mind+Python编程进阶系列课程—10游园小助手

本帖最后由木子呢于 2021-12-14 18:48 编辑

Python编程进阶系列课程—10游园小助手

课程目录：

一、实践情境

在游园时，各种奇花异草常常令我们着迷，然而，由于缺少具体信息展示，我们只能饱一饱眼福而无法得知其名称及更多属性特征。

为此，我们将设计一个园林植物小助手，帮助我们更好得认识眼前的植物。

二、实践目标

本实践项目运用micro:bit作为智能终端，来设计一个园林植物小助手。通过调用电脑摄像头及百度AI图像识别工具来识别各种不同的植物，并显示其信息。

三、知识目标

1、了解图像识别的一般过程

2、掌握运用micro:bit作为智能终端，通过Python编程识别照片上的植物的方式

3、掌握运用micro:bit作为智能终端，通过Python编程调用电脑摄像头识别植物的方式

四、实践准备

硬件清单：

软件使用： Mind+编程软件

五、实践过程

在本项目中，我们将分三步，设计一个园林植物小助手，实现植物的识别及信息显示。

1、导入植物图片进行识别

2、调用电脑摄像头进行识别

3、反馈详细信息

任务1：图片识别

1. 分析设计

在这个任务中，我们将对导入的植物图片进行识别并显示结果。

这里，我们可先向计算机中导入植物图片，再借助百度AI开放平台的图像识别技术，将图像中的特征进行提取，再根据提取到的特征与模型中的数据进行匹配，最终将匹配结果显示在软件终端。

由于我们使用的是百度AI平台的图像识别技术，因此，我们直接利用上节课创建好的百度AI账户即可，无需再次创建。

对于植物图片识别的效果实现，我们分五步进行，具体流程如下，

2.软件编写

在编写代码之前，我们需要先对软件进行一些设置

软件设置：

STEP1：创建与保存项目文件

启动Mind+软件，选择“Python模式”，另存项目并命名为“m游园小助手”。

STEP2：创建与保存Python文件

创建一个Python程序文件“任务一.py”，双击打开。

STEP3：导入图片

在项目文件夹中导入需要的植物图片。（图片与程序文件同在项目文件夹中）。

Tips：提供的植物图片“玉兰.jpg”见附录1。

程序编写、运行及回顾：

STEP1：编写Python程序

import time #导入时间库

from aip import AipImageClassify #导入百度图像识别库

APP_ID = ''#和我们百度云中创建的应用的三个参数一致，按照自己所创建的应用参数对应进行替换

API_KEY = ''#引号内输入自己的API_KEY

SECRET_KEY = ''#引号内输入自己的SECRET_KEY

client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) #连接百度AI图像识别平台

#""" 读取图片 """

with open('玉兰.jpg', 'rb') as fp: #打开需要识别的图片文件

    file_context = fp.read() #读取文件并将内容存储为file_context

result = client.plantDetect(file_context)#识别侦测植物并将结果存入result变量

print(result) #打印结果

print("---------------------")
复制代码

STEP2：运行程序并观察效果

点击运行，在软件终端可以看到该植物的识别结果为：

STEP3：回顾程序

3.调试修改

导入一张动物的图片，观察效果，看是否能识别出来。

Tips：提供的动物图片见附录1

任务2：摄像头识别

1.分析设计

在上个任务中，我们已经成功对导入的玉兰花的图片进行识别并得到结果。接下来，我们将尝试通过调用电脑摄像头来对植物进行识别，并将结果显示在软件终端界面。这里，我们可将micro:bit与计算机相连，通过micro:bit上的按键开关来控制植物的拍照识别。

2.硬件搭建

通过USB连接线将micro:bit接到计算机。

3.软件编写

在编写代码之前，我们首先需要先对软件进行一些设置，之后安装所需要的库，而由于目前没有现成的调用摄像头拍照的功能库，因此接下来我们还需手动编写它以便后续调用，最后便是项目任务二主程序的编写。

Tips：调用摄像头拍照的功能程序已提供，附录2可见。

软件设置：

STEP1：创建与保存Python文件

新建一个Python程序文件“任务二.py”，双击打开。

安装库：

STEP1：安装opencv库

在“库管理”的“推荐库”下进行安装。

编写调用摄像头拍照程序：

（1）在“任务一.py”的同级目录下，新建一个“photograph.py”程序文件，将附录2 中的调用摄像头拍照程序代码写入并保存。

程序编写、运行及回顾：

STEP1：编写Python程序

from aip import AipImageClassify #导入百度图像识别库

import time #导入时间库

import photograph #导入调用摄像头拍照程序文件

from pinpong.board import Board #导入pinpong.board包中的Board模块

from pinpong.extension.microbit import * #导入pinpong.extension.microbit中所有模块

Board("microbit").begin() #初始化，选择板型和端口号，不输入端口号则进行自动识别

APP_ID = ''#和我们百度云中创建的应用的三个参数一致，按照自己所创建的应用参数对应进行替换

API_KEY = ''#引号内输入自己的API_KEY

SECRET_KEY = ''#引号内输入自己的SECRET_KEY

client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) #连接百度AI图像识别平台

while True: #循环执行

    if button_a.is_pressed() == 1: #按下板载按钮A

        photograph.get_photo() #调用摄像头拍照

        with open('image.jpg', 'rb') as fp: #打开需要识别的图片文件

            file_context = fp.read() #读取文件并将内容存储为file_context

        result = client.plantDetect(file_context);  #识别侦测植物并将结果存入result变量

        print(result) #打印结果

        print("---------------------")
复制代码

STEP2：运行程序并观察效果

（1）运行程序，观察软件终端

点击运行，等待程序的上传

（2）按下micro:bit按键开关

按下A按键，等待数秒后调出摄像头

Tips：若摄像头弹窗无法自动跳出至最外层界面，可手动在任务栏中点击使其弹出。

（3）通过摄像头拍取植物图片

将植物（或打印下来的植物图片）置入摄像头的窗口中，按下S键保存图片。

Tips：可在项目文件夹中找到“image.jpg”图片，查看拍下来的植物图像。按键时可通过“shift”键跳出输入法。

（4）观察软件终端

观察终端，可以看到识别到的结果显示在软件终端

STEP3：回顾程序

任务3：详细信息展示

1.分析设计

在上个任务中，我们实现了通过调用摄像头的方式来对植物进行识别，并将结果显示在软件终端界面。然而，即使识别到了植物类型，得到的始终只是一个简单的结果，而没有更多的信息展示。

因此，接下来，我们可将在此基础上进一步完善程序，借助百科，将更多与识别到的植物相关的信息显示出来。

2.硬件搭建

通过USB连接线将micro:bit接到计算机。

3.软件编写

软件设置：

STEP1：创建与保存Python文件

新建一个Python程序文件“任务三.py”，双击打开。

程序编写、运行及回顾：

STEP1：编写Python程序

from aip import AipImageClassify #导入百度图像识别库

import time #导入时间库

import photograph #导入调用摄像头拍照程序文件

from pinpong.board import Board #导入pinpong.board包中的Board模块

from pinpong.extension.microbit import * #导入pinpong.extension.microbit中所有模块

Board("microbit").begin() #初始化，选择板型和端口号，不输入端口号则进行自动识别

APP_ID = ''#和我们百度云中创建的应用的三个参数一致，按照自己所创建的应用参数对应进行替换

API_KEY = ''#引号内输入自己的API_KEY

SECRET_KEY = ''#引号内输入自己的SECRET_KEY

client = AipImageClassify(APP_ID, API_KEY, SECRET_KEY) #连接百度AI图像识别平台

while True: #循环执行

    if button_a.is_pressed() == 1: #按下板载按钮A

        #""" 读取图片 """

        photograph.get_photo() #调用摄像头拍照

        with open('image.jpg', 'rb') as fp: #打开需要识别的图片文件

            file_context = fp.read() #读取文件并将内容存储为file_context

        result = client.plantDetect(file_context);  #识别侦测植物并将结果存入result变量

        print(result) #打印结果

        print("---------------------")

    if button_b.is_pressed() == 1: #按下板载按钮B

        #""" 读取图片 """

        photograph.get_photo() #调用摄像头拍照

        with open('image.jpg', 'rb') as fp: #打开需要识别的图片文件

            file_context = fp.read() #读取文件并将内容存储为file_context

        options = {}

        options["baike_num"] = 1 #返回1份百科信息的结果

        result1 = client.plantDetect(file_context, options) #识别侦测详细信息

        print(result1) #打印结果
复制代码

STEP2：运行程序并观察效果

（1）运行程序，观察软件终端

点击运行，等待程序的上传

（2）按下micro:bit按键开关

按下B按键，等待数秒后调出摄像头

（3）通过摄像头拍取植物图片

将植物（或打印下来的植物图片）置入摄像头的窗口中，按下S键保存图片。

（4）观察软件终端

观察终端，可以看到识别到的月季花的详细信息显示在软件终端

STEP3：回顾程序

六、巩固提高

1.项目小结

本节课我们以micro:bit为智能终端设计了一个游园小助手。首先对导入计算机中的植物图片借助百度AI开放平台的图像识别技术进行识别，并将识别到的结果显示在终端，之后换成以摄像头拍摄的方式来识别植物，最后，借助百科将识别到的植物的详细信息展示出来。

2. 项目拓展

（1）尝试结合语音合成技术，将显示的植物信息以语音形式播报出来。

（2）于百度AI图像识别技术而言，识别植物只是其强大功能中的其中之一，通过它，还可以对菜品、车辆、动物、地标、花卉、食材、红酒、货币等进行识别。

让我们自主学习练习一下吧！

https://ai.baidu.com/ai-doc/IMAGERECOGNITION/4k3bcxj1m #植物识别

附录

附录1动植物图片

链接：https://pan.baidu.com/s/1T-R8AWx6L8_5IxvYKcf6vQ

提取码：3ozx

附录2

import cv2 #导入cv库

import time #导入时间库

def get_photo():

    #调用笔记本内置摄像头，所以参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1，2

    cap=cv2.VideoCapture(0) # 创建一个 VideoCapture 对象

    time.sleep(0.1)

    while (cap.isOpened()): # 循环读取每一帧

        ret, frame=cap.read()#从摄像头读取图片 , ret存储布尔值，frame存储图像

        frame = cv2.flip(frame,1,dst=None) #镜像

        cv2.imshow("Capture_Test", frame)  #窗口显示,显示名为 Capture_Test

        #保持画面的持续。

        k=cv2.waitKey(1) #每帧数据延时1ms,延时不能为 0,否则读取的结果会是静态帧

        if k == 27: #通过esc键退出摄像

            cv2.destroyAllWindows() #删除建立的全部窗口

            break

        elif k==ord("s"): #通过s键保存图片，并退出。

            cv2.imwrite("image.jpg",frame) #保存图片

            cv2.destroyAllWindows() #删除建立的全部窗口

            break

    time.sleep(0.1)

    cap.release()#关闭摄像头
复制代码